チャットボット 自動運転車に至るまで、誰もが人工知能 (AI) について話しているように思えます。 このテクノロジーは人間と世界との関わり方を変えるだけでなく、アドテクノロジーの新たな効率性を解き放ちます。 ここ数年を経て、 データプライバシーの強化 および 業界統合、マーケティングにおける人工知能はアドテクの長寿への答えになる可能性があるでしょうか? 要するに、そうです。

以下では、AI が将来のアドテクを強化する XNUMX つの方法を検討します。

1. IDレス類似モデリング 

から IDFA の廃止, アプリのマーケティングはより複雑になっています。 マーケティング担当者は、ユーザーレベルの詳細やデータに簡単にアクセスして、ターゲットを絞った視聴者に関連性の高い広告を提供することができなくなりました。 これにより、マーケティング担当者が類似のオーディエンスを構築するための堅牢なオーディエンス プロファイルを作成する能力が制限されます。

類似オーディエンスは、現在の顧客と(人口統計、モバイル閲覧行動、および嗜好において)類似した潜在的な顧客にリーチするためにマーケティング担当者によって使用されます。 アドテクで AI を活用する方法として類似オーディエンスを特定することにより、マーケティング担当者は、自社の製品やサービスにすでに関心を持っているオーディエンスに似たユーザーにアピールすることで、高品質の見込み客を獲得する確率を高めることができます。

iOS 14.5 のリリース後の最初の数年間、モバイル パブリッシャーは、プライバシー規制を順守し、アドテクにおける AI を改善しながら、質の高いユーザーをターゲットにする革新的な方法の構築を開始しました。 マーケティング構築におけるこれらの人工知能には、ユニバーサル ID やファーストパーティ パブリッシャー データなどのソリューションの作成が含まれます。 AI は、既知のエンゲージメントの高いユーザーの小規模なセットに基づいて類似モデルを作成する機能をブランドに提供することで、この取り組みをさらに推進します。

これがどのように機能するか: 

  • ブランドは、モバイル Web サイトまたはアプリの種類、地理、デバイスの種類、時刻、地域の天気、その地域の主要な政治的属性またはその他の属性、ページ上のキーワード、ページのセンチメント、ページの滞在時間など、プライバシーに準拠したシグナルを収集します。
  • AI モデルは、プライバシーに準拠した非ユーザーレベルの信号から学習します。
  • アドテク モデルのこれらの AI は、非ユーザー レベルのシグナルに基づいて学習を推定し、より大きなターゲット セグメントをプログラムで見つけて入札します。
  • 例: ブランドの広告が、ファッションや健康関連のコンテンツを閲覧している都市部のユーザーに対して、週の半ばと日中に最も効果を発揮する場合、AI はこの情報を使用してプログラマティック購入フィルターを自動的に調整し、これらのユーザーに支出を集中させます。 

2. 粒状供給経路の最適化

DSP は、SSP やパブリッシャーからの数百の定量的および定性的データ ポイントを分析する手動およびアルゴリズムのプロセスを通じて広告購入を最適化します。 一般に、広告購入戦略は取引所レベルで決定されます。 言い換えれば、広告購入者は、目的に最適な広告を購入するために、大規模で評判の高い取引所を選択します。

しかし、アドテクにおける AI の活用により、広告購入者は取引所のレベルを超えて、広告の最も効率的な供給経路を構築できるようになります。 AI がなければ、これは大量の複雑なデータ信号をレビューする必要があるため、実行するにはプロセスが複雑すぎます。

マーケティングにおける人工知能の将来では、マーケティング担当者は手動と AI の最適化を組み合わせて取引所を選択し、AI を利用してより詳細な供給経路レベルを最適化し、価格、パフォーマンス、不正行為などの目標を達成できるようになります。 。

これがどのように機能するか: 

  • 広告技術の強化に AI を使用しない場合、広告バイヤーはモバイル広告スペースに入札し、最も効率的な CPM を持つエクスチェンジを選択します。
  • AI を使用すると、広告購入者は、同じモバイル広告でもエクスチェンジ A では CPM が低くなる可能性があるが、エクスチェンジ B ではわずかに高い CPM を選択した場合、パフォーマンスの向上により全体的な CPA が低下することを知ることができます。

3. 動的クリエイティブの最適化の向上 

動的クリエイティブ最適化 (DCO)、または特定のユーザーのコンテキストや好みに合わせて広告クリエイティブを動的に最適化することは、顧客と広告テクノロジーにおける AI の大部分を引きつけ、再引き込むための強力なツールとなり得ます。 YouAppi では、M コマース アプリと連携して、DCO を使用して買い物客が忘れた商品を表示するリターゲティング広告を通じて、買い​​物客に戻ってくるよう促すことがよくあります。 これにより低下します ショッピングカートの放棄, 定着率とLTVの向上。 ブランドは DCO を使用して、ユーザーの興味や閲覧行動に合わせてパーソナライズされた製品をユーザーに表示することもできます。 DCO には詳細なデータ ポイントと機能のセットが必要ですが、動的に最適化されたクリエイティブはカスタマイズして、リアルタイム入札プロセスの一部として数秒で配信できます。

マーケティングにおいて人工知能が活用される未来では、私たちが知っている DCO はさらに強力になるでしょう。 アドテクノロジーにおける AI は、このプロセスの高度化を強化し、さらに多くのパラメーターとクリエイティブ オプションに沿って最適化し、特定のインプレッションに合わせて広告を自動的に生成します。 さらに、DCO の要素は、アプリのマーケティング キャンペーンに自動的に組み込まれます。 キャンペーンを設定する際、広告主は画像や見出しなどのクリエイティブ コンポーネントを DSP のプラットフォームにアップロードでき、DSP は予測されたパフォーマンスに基づいて、各インプレッションに適切なクリエイティブをアルゴリズムで選択します。

さらに、最近の進歩により、 チャットボット および generative AI クリエイティブ アセットの場合、ブランドが手動でアップロードする必要はなく、DSP がテキストや画像の多くを生成できる可能性が高く、アドテクにおける AI の将来に役立ちます。

これがどのように機能するか: 

  • ブランドは、さまざまな画像、カラーパレット、スローガン、見出しをキャンペーンにアップロードします。
  • AI モデルは、各インプレッション コールで利用可能なパラメータに基づいて、どのクリエイティブの組み合わせが最もパフォーマンスが高いかを予測します。
  • AI モデルは継続的に学習、適応し、キャンペーンのパフォーマンスを向上させます。

まとめ

AI は人間と世界との関わり方を変えつつありますが、アドテクの新たな効率性を解き放ちます。

    • ID のない類似モデリング: AI は、IDFA のようなユーザー レベルの ID を必要とせず、既知のエンゲージメントの高いユーザーの小規模なセットに基づいて類似モデルを作成するブランドの機能を強化します。
    • きめ細かな供給経路の最適化: 将来的には、マーケターは手動と AI の最適化を組み合わせて取引所を選択し、価格、パフォーマンス、詐欺行為などの目標を達成するための詳細な供給経路を作成できるようになります。
  • 動的クリエイティブの最適化の向上: アドテク分野で AI が活用される将来では、DCO はさらに堅牢になるでしょう。 AI はこのプロセスの高度化を強化し、さらに多くのパラメーターとクリエイティブ オプションに沿って最適化し、特定のインプレッションに合わせて広告を自動的に生成します。

AI についてもっと知りたいですか?

マーケティングにおける人工知能や機械学習など、アプリ マーケティング分野のテクノロジーの詳細については、ブログをご覧ください。 こちら。 リターゲティングおよび成長の専門家からなる当社のチームに連絡して、機械学習と自動化の力を活用してモバイル広告キャンペーンの ROI を向上させるには、 私たちとのミーティングをスケジュールする.